awesome-fescar 的安装和配置教程
2025-05-07 06:12:09作者:丁柯新Fawn
1. 项目基础介绍和主要编程语言
awesome-fescar 是一个由 Seata 开源团队维护的分布式事务解决方案。它致力于为微服务架构提供高性能、一致性的分布式事务支持。awesome-fescar 的核心是基于 Fescar 框架,它能够帮助开发者在分布式系统中轻松地实现事务的一致性。本项目主要使用 Java 编程语言开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
awesome-fescar 使用了以下关键技术和框架:
- Spring Boot:用于构建独立的、基于 Spring 的生产级应用程序。
- Spring Cloud:基于 Spring Boot 提供了一系列用于构建分布式系统的工具。
- Fescar:一个用于解决分布式事务问题的开源框架。
- MySQL:关系型数据库管理系统,用于存储数据。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装和配置 awesome-fescar 之前,请确保您已经安装了以下环境和工具:
- JDK 1.8 或更高版本
- Maven 3.5.0 或更高版本
- MySQL 5.6 或更高版本
- Git
安装步骤
-
克隆项目
使用 Git 命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/seata/awesome-fescar.git -
构建项目
进入项目目录,使用 Maven 命令构建项目:
cd awesome-fescar mvn clean install -
配置数据库
在
awesome-fescar项目中,您需要配置一个 MySQL 数据库。首先,创建一个名为fescar的数据库,然后执行项目提供的 SQL 脚本以创建必要的表结构。 -
修改配置文件
修改项目中的配置文件
application.properties或application.yml,配置数据库连接信息等。spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/fescar?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver -
启动项目
运行项目中的启动类,例如
SpringBootServerApplication,以启动服务。java -jar target/spring-boot-server-1.0-SNAPSHOT.jar -
访问服务
运行成功后,您可以通过浏览器或者 Postman 访问提供的服务接口,以测试分布式事务的功能。
完成以上步骤,您就成功安装和配置了 awesome-fescar 项目,并可以开始探索其功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1